Creación de una solución de análisis empresarial para habilitar la detección y el análisis avanzado

Cliente

Este cliente, una de las principales empresas de tecnología médica, proporciona equipos de imagen, dispositivos de monitoreo y soluciones analíticas para mejorar la atención al paciente y la eficiencia operativa.

Desafío Empresarial

• Necesitaba modernizar los conjuntos de datos fragmentados para facilitar la integración de datos de salud en tiempo real.
• Buscaba mejorar el uso efectivo de los datos y de los insights para impulsar la innovación de productos.
• Quería consolidar el historial de compras, las encuestas y los registros de call centers para mejorar la capacidad de resolución de problemas de los clientes.
• Necesitaba una mayor integración con servicios de entrega de terceros para obtener información valiosa sobre la rapidez y el cumplimiento de pedidos.
• Deseaba una base de datos sólida para desbloquear el potencial de los casos de uso de análisis avanzados.

Objetivo Empresarial

El cliente buscaba habilitar análisis para ventas y marketing omnicanal:

• Planeaba migrar e integrar datos de diversas fuentes, incluidos proveedores externos, plataformas de datos de clientes y sistemas de POS.
• Deseaba acelerar la innovación centrada en el análisis en las iniciativas de cliente, tienda y producto.
• El historial y los datos de soporte del cliente necesitaban consolidación para resolver problemas.
• Apuntaba a iniciativas estratégicas para desarrollar capacidades de análisis desde cero.
• Se enfocaba en el crecimiento empresarial, la eficiencia operativa, la satisfacción y retención de clientes.

Enfoque

• Diseño de una plataforma de análisis moderna según las mejores prácticas de AWS con una base segura basada en HVR y servicios de AWS.
• Utilización de servicios AWS acoplados de forma flexible para garantizar escalabilidad a medida que evolucionan las necesidades de análisis del cliente.
• Arquitectura sin servidor y basada en eventos para el procesamiento de datos casi en tiempo real a S3, Redshift y Snowflake.
• Integración de diversas fuentes de datos, como IoT, datos no estructurados, demografía, ERP y datos de POS.
• Análisis de datos de clientes en tiempo real para mejorar el compromiso a través de campañas personalizadas.
• Uso de insights de clientes para la innovación de productos y mejora de la resolución de problemas mediante registros consolidados.
• Desarrollo de análisis de 360 grados para una visión completa de pacientes, clientes, tiendas y productos.
• Habilitación de casos de uso avanzados de análisis para un crecimiento sostenible, garantizando el cumplimiento y la gestión segura de los datos personales (PII).

Componentes Tecnológicos

• Integración de Datos: HVR, AWS Glue, Lambda
• Almacén de Datos: Redshift
• Almacenamiento: AWS S3
• Procesamiento de Datos: AWS Glue, Spark
• Gobernanza de Datos: Collibra
• Monitoreo: CloudWatch, SNS

Efectos Transformacionales

• Logró un ahorro de costos de más del 40% al cambiar a instancias reservadas para servidores EC2 y EMR.
• La provisión automática de servidores redujo el tiempo de integración de nuevos clientes en un 75%.
• Reducción del tiempo de resolución de problemas en un 20% mediante la supervisión automatizada de las cargas de trabajo de Glue.
• Más de 10 productos de datos únicos (Customer 360, Store 360, etc.) que brindan información valiosa para mejorar la lealtad, el compromiso y la retención de clientes.